Studie: Kann Twitter Unruhen vorhersagen?
Bei den Unruhen in London im Sommer 2011 landeten Informationen über das Geschehen schneller bei Twitter als bei der Polizei. Lassen sich dadurch Aufstände sogar vorhersagen? Dieser Frage ist nun eine britische Studie nachgegangen.
(Bild: dpa, Patrick Seeger/Illustration)
Kann man Twitter dazu nutzen, um gefährliche Situationen schneller zu erkennen oder gar vorherzusagen? Für eine Antwort haben britische Wissenschaftler 1,6 Millionen Tweets ausgewertet, die während der Unruhen in London im August 2011 abgeschickt worden waren. Das Ergebnis der Studie: Mit Twitter lassen sich Aufstände, Unruhen und Gefahren tatsächlich schneller erkennen, als es die Polizei kann. Während der London-Unruhen tauchten etwa Berichte über Brände gut 45 Minuten früher bei Twitter als in Polizeimeldungen auf. Die Twitter-Daten lieferten ein schnelleres und genaueres Bild über die Unruhen.
KI half bei der Analyse
Die Forscher der Cardiff University nutzten maschinelles Lernen, um die Tweets mit ihrem Algorithmus auszuwerten und darin beschriebene Gefahrensituationen zu erkennen und einzuordnen. Der Algorithmus analysierte Wörter, Hashtags sowie Timing und Frequenz der Tweets. Durch Metadaten und eine Auswertung der Inhalte konnten die Forscher die Tweets außerdem auf einer Karte eintragen. Die Polizei könnte auf diese Weise in Echtzeit sehen, wohin sie Verstärkung schicken muss – noch bevor ein potenziell gefährliches Ereignis eskaliert. Unruhen "vorhersagen" kann Twitter aber nicht unbedingt, so das Fazit der Forscher. Die Analyse von Tweets liefere aber wertvolle Einblicke bei der schnellen Einschätzung von Ereignissen.
(Bild: ACM DL )
Es sei keine triviale Aufgabe, Vorkommnisse mit Daten aus sozialen Medien automatisch einzuschätzen, schreiben die Forscher. Das gilt insbesondere für kleinere Vorfällen wie Autounfälle oder Brände. Hier würde der Algorithmus der britischen Forscher besser als andere Systeme arbeiten. Eine Tweet-Analyse in Echtzeit ist von hohem Wert für Polizei und andere Sicherheitsorganisationen.
Mögliche Schattenseiten
Allerdings hat eine solche Auswertung möglicherweise ihre Schattenseiten: Wenn sich etwa Demonstranten zusammenfänden und sofort Polizisten auftauchen würden, könnte dies den Protest abschwächen oder sogar auflösen. Dies wäre als Beschneidung des Demonstrationsrecht auslegbar. Generell taugt die Analyse von Aktivitäten in sozialen Medien auch dazu, individuelle Profile anzulegen. Der in der Studie verwendete Algorithmus hat dies jedoch nicht getan, sondern die Tweets zu größeren Clustern zusammengefasst.
Die Studie "Can We Predict a Riot? Disruptive Event Detection Using Twitter" von Nasser Alsaedi, Pete Burnap und Omer Rana ist frei verfügbar. (dbe)
